根 据 2016 ABI Research 报告 “Edge Analytics in IoT”（物联网边缘分析），企业目前仅使用了物联网 (IoT) 生成数据的 10%，进行更深入分析的数据量则更少。但许多企业仍继续将云作为认定的最终数据收集点，并将所有信息作为一个巨大的数据难题对待。
0 年 物联网将容纳 400 亿 台互连设备。爆炸性的增长将使云资源不堪负荷，需要新的物联网架构将分析功能推至雾层。
本文中，我们考虑一个先进的边缘解决方案，该方案使用智能边缘设备和网关执行分析，然后在云端汇总结果。我们研究此创新分析架构如何创造确定问题和采取实时操作的有效解决方案。我们讨论运行 Intel® 物联网网关技术的性能、可缩放性、安全性和连接性优势。最后，我们探究 Wind River Helix* Device Cloud 在帮助管理此解决方案中使用的数据、设备和系统方面起到的作用。
纯云物联网分析方法的缺点
预测性维护是一个宝贵的物联网应用。使用物联网分析避免非计划维护并在故障发生前减轻故障的功能，为节约资金、缩短系统停机时间和避免服务中断起到巨大帮助。
管理物联网设备产生的海量数据是使用物联网分析进行预测性维护的一个主要难题。“Edge Analytics in IoT”（物联网边缘分析）报告援引以前的预测，物联网联网设备捕获的数据将从 2014 年 的 233 艾 字节 (EB) 增长至 2020 年 的 1600 E B 以上。
要正确了解这一点，考虑 University of Southern California 数据科学家 2011 年 计算的全球数据存储容量仅 295 E B。在数据容量持续增加的同时，收集数据的能力增长更快，从而给纯云架构造成巨大的负担和成本。一项 IDC 新闻稿 “IDC Reveals Worldwide Internet of Things Predictions for 2015”（IDC 公布 2015 年 全球物联网预测）预计，到 2018 年 ，50% 的 IT 网络将从物联网设备容量过剩变为容量受限。
云模型还为预测性维护部署带来其他问题。低利润的卡车运输公司需要尽可能控制手机连接以降低成本。用于风力发电厂、石油天然气钻井平台、农业设备和其他远程部署的持续物联网连接同样是高成本与挑战性兼具的建议。
边缘分析能力
减少纯云处理依赖性的解决方案就在数据源中。也就是边缘分析。
Predixion Software 等分析软件公司注意到，许多物联网公司未能发挥摩尔定律带给边缘设备和网关的全部处理能力。这些设备和网关的处理能力可与几年前的个人计算机媲美。低功耗芯片如 Intel® Quark™ 处理器甚至可以运行可视边缘分析软件，如 Predixion RIOT*。
目前边缘讨论的一个重要方面是边缘分析的具体定义。Predixion 将边缘分析定义为边缘设备的实际处理 – 不仅仅是收集和存储边缘数据，然后传输回云端进行处理 （图 1）。
Figure 1: 与基于云的分析功能（左侧）相反，Predixion 将基于边缘的分析功能（右侧）定义为边缘设备的实际处理 – 而不仅仅在边缘收集数据并传输到云端进行处理。
在边缘执行分析处理可以确保实时了解信息。边缘分析还帮助互连资源摆脱带宽限制、远程连接挑战以及禁止云端数据共享的政府规定。此外，边缘分析有助于为高管层信息需要的大数据分析节约云资源。
全面雾解决方案
Predixion RIOT 是高级可视边缘分析软件系列，运行在边缘设备和网关上，为预测多种资源的负面事件和故障实现智能雾层。企业使用 Predixion RIOT 后，可从反应性资源维护转变为基于实时边缘驱动的可视分析的预测性维护。
Predixion RIOT 使用简单，为客户提供现成的直接价值。RIOT 的一键分析部署允许 ODM 和 OEM 将流分析加入物联网设备，无需数据科学家建立预测模型。
Predixion RIOT 产品系列支持互连、部分互连和断开网络，这样可以通过松散连接或间断网络通信实时决策。产品系列包括三个解决方案：
Predixion RIOT Nano* – 用于小型设备的嵌入式边缘分析平台。在这类设备上使用时，RIOT Nano 提供实时可视边缘分析和模式检测。
Predixion RIOT One* – 嵌入式 Java 边缘分析平台。RIOT One 部署在网关上，对来自任何物联网联网设备的数据执行实时可视边缘分析和模式检测。
Predixion RIOT Enterprise* – 基于云的边缘分析平台。RIOT Enterprise 在云端实施，允许查看互连边缘设备和网关执行的所有实时可视分析。
Predixion 的轻型微服务架构为立即业务智能而设计，支持物联网价值链每一层的信息 – 最小的设备，网关级，以及云端。无论平台使用类似 VxWorks 的 RTOS、Linux* 发行版还是 Microsoft Windows* 10，Predixion RIOT 都能在其中运行。
能源行业示例
电动汽车 (EV) 是传统碳燃料车辆的新兴替代品。缺乏随处可见的充电站是限制其发展的一个因素。Predixion 客户 FreeWire Technologies 正在通过 Mobi* Charger 改造其 EV 输电（图 2）。
Figure 2: Mobi Charger 将再生电池装入带轮的紧凑小车中，可将小车推到停车场和车库的车辆 旁边，为车辆充电。
这些移动电池充电装置直接布设在车辆上进行现场充电。Mobi Charger 可以是充电即付费服务，或者作为免费服务提供以奖励环保行为。Mobi 的技术利用改造后的 EV 电池提供快速充电站而不影响电网。
Mobi Charger 在夜间非峰值时段充电，然后在白天电价最高时段释放电力，从而减少消费者能源成本。每个 Mobi 装置必须得到监测并且具有高移动性，因此连接无线网关，与 FreeWire Cloud Management platform 通信。网关允许 FreeWire 运营团队高效监测和部署充电装置。
作为物联网设备，Mobi Charger 将数据发送至云平台。挖掘每个装置产生的数据，得出充电行为信息。掌握足够的数据后，FreeWire 可以预测特定车辆在具体日期需要的电量，获得特定位置所有车辆的汇总视图，并预测总体需求。结合使用时间电价详细信息，可以优化 Mobi Charger 的充电和放电，保持车辆充电和客户能源成本尽可能低。
在此环境中，Predixion RIOT 提供理想解决方案。RIOT 没有将每个充电器的原始数据发送至云端，而是在基于 Intel 物联网网关技术的网关上实时运行分析。分析产生的可操作信息能够提供事件和异常的及时有意义视图（图 3）。
Figure 3: Predixion RIOT 的分析功能能够提供移动充电车队的事件和异常的及时有意义的视图。
FreeWire 接收实时可视分析以检查充电性能，并且可以通过复杂模式检测和筛选发现异常。发现异常后，RIOT 在云端与实时和历史数据关联。结果指导维修建议，使 Mobi 能够避免服务中断和保修问题。
将边缘技术转化为直接价值的网关技术
追求实施 Predixion 的 RIOT 物联网解决方案的企业将会发现，越来越多的嵌入式计算公司将 Intel 物联网网关技术作为其网关设计的技术。这些解决方案为边缘智能提供领先性能、连接性和安全性（图 4）。网关实现实时分析和更加严格高效的流程控制，并减少数据传输成本。
Figure 5: Wind River Helix Device Cloud 是物联网设备管理平台，帮助企业极大降低建立和布设大规模设备部署的 复杂性。
采用团队方法实现雾
在数据量激增，并面临处理数据所需的网络、云端和货币资源短缺的条件下，类似 Predixion RIOT 的软件对实现物联网边缘分析至关重要。它帮助企业保持维护优势并在故障发生前减轻故障，从而节约资金并减少操作和服务中断。以 Intel 和 Wind River 技术为基础打造解决方案可以确保从边缘到云端的最佳性能。
有关 Predixion RIOT 的信息， 请参见 intel.com/SD-predixion-riot
要了解互连安全能源解决方案的更多信息， 请访问 intel.com/embedded-energy
Predixion Software (intel.com/MR-predixion) 是 Intel® 物联网解决方案联盟伙伴成员。Predixion 是一家实时边缘分析软件公司，公司总部在加州 Aliso Viejo，公司坚信分析具备创造一个更智能、更安全、更健康的世界的能力。为实现这一愿景，Predixion 开发了基于边缘的分析平台 Predixion RIOT，可在设备、网关和路由器提供实时先进分析功能，利用网络边缘的实时数据。和许多将物联网数据放入数据湖并对边缘数据执行云分析的大数据解决方案不同，Predixion RIOT 解决方案直接在边缘提供物联网分析功能，从而提供直接信息。